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Enregistrement W4389020042 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.966.33

The Effects of Consuming Smoothies Containing Faba Bean Ingredients on Post‐prandial Glycemia in Healthy Young Men

2017· article· en· W4389020042 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca C. Mollard, Hrvoje Fabek, G. Harvey Anderson, Camille Lagorse, Haizhou Wang, Peter J.H. Jones

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoCargill (Canada)
Organismes subventionnairesSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésMaltodextrinFood scienceMealGlycemicCrossover studyIngredientCalorieResistant starchStarchChemistryMedicineInsulinSpray dryingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The food industry has shown interest in incorporating pulse ingredients into commercially available products so that consumers can more easily obtain the health benefits of pulses. Ready‐to‐drink beverages are a product type of interest; however the impact of incorporating pulse flours with different macronutrient content into beverages on glycemic response is unknown. Beverages often lead to high glycemic responses, but whether pulse flours can be used in beverage products to control glycemia requires investigation. The objective of this study was to test the effects of different faba bean (FB) flours in smoothies on the post‐prandial blood glucose before and after a later meal. In a repeated‐measures crossover trial, adult males (n=15) randomly consumed a 300 kcal smoothie containing: (1) 32 g corn maltodextrin (control), (2) 32 g whole FB flour (FB whole flour), (3) 33 g high starch FB flour (FB starch), (4) 32 g protein concentrate made from FB flour (FB protein concentrate), and (5) 32 g protein isolate made from FB flour (FB protein isolate). FB flours and maltodextrin contributed 40% of calories in smoothies. Blood glucose incremental area under the curve (iAUC) from 0–120 min (pre‐meal), 120–200 min (post‐meal) and 0–200 min (total) was calculated. For pre‐meal blood glucose, time (p<0.0001), treatment (p<0.0001) and time‐by‐treatment effects (p<0.0001) were observed, whereas there was only a time (p<0.0001) and time‐by‐treatment interaction (p=0.0003), but no treatment (p=0.08) effect on post‐meal blood glucose. At 15 min, blood glucose was lower (p<0.05) following FB protein concentrate smoothie compared to control. At 30 min, blood glucose was lower (p<0.05) after FB protein concentrate and FB protein isolate compared to FB whole flour, FB starch and control smoothies. The blood glucose response following FB whole flour smoothie was also lower (p<0.05) compared to control at 30 min. At 45 min, blood glucose was lower (p<0.05) after all FB smoothies compared to control and after FB protein isolate, and FB protein concentrate compared to FB starch smoothie. At 60 min, blood glucose was lower (p<0.05) after FB whole flour, FB protein concentrate, and FB protein isolate smoothies compared to control. At 90 min, blood glucose was lower (p<0.05) after all FB smoothies compared to control. At 170 min, blood glucose was lower (p<0.05) after FB protein isolate compared to FB starch smoothie. An effect of treatment on both pre‐meal (p<0.0001), post‐meal (p=0.007) and total (p=0.003) iAUC were observed. All FB flours led to lower (p<0.05) pre‐pizza blood glucose iAUC compared with control. However, post‐meal blood glucose iAUC was lower (p<0.05) following FB protein concentrate compared to FB starch smoothie. Total blood glucose iAUC was lower (p<0.05) following FB protein concentrate, and FB protein isolate smoothies compared to control. These data suggest that FB flours, particularly protein concentrate and isolate, can be used in smoothies designed for improved post‐prandial glycemic control. Support or Funding Information Saskatchewan Pulse Growers

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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